Explorando a Eficácia das Linguagens Generativas em Tarefas de Análise de Sentimentos no Português Brasileiro

  • Tiago de Melo de Melo
  • Gladson de Araújo
  • Carlos Maurício S. Figueiredo
Palavras-chave: modelos de linguagem de grande escala, análise de sentimentos, anotação automática de dados

Resumo

Modelos de linguagem de grande escala (LLMs) têm se destacado em diversas tarefas de processamento de linguagem natural (PLN). Este artigo investiga sua eficácia em tarefas de análise de sentimentos no contexto do português brasileiro, explorando a identificação de frases opinativas, polaridade e frases comparativas. O estudo avalia o desempenho de modelos como ChatGPT e Sabiá em diferentes tarefas e conjuntos de dados, comparando-os com métodos da literatura. Ainda, exploramos o uso de LLMs na anotação automática de dados. Os resultados demonstram o potencial dos LLMs na análise de sentimentos, especialmente na identificação de polaridade, e discutem suas limitações e aplicações em tarefas de anotação de dados.

Publicado
2024-11-24
Como Citar
Tiago de Melo, Gladson de Araújo, & Carlos Maurício S. Figueiredo. (2024). Explorando a Eficácia das Linguagens Generativas em Tarefas de Análise de Sentimentos no Português Brasileiro. Linguamática, 16(2). Obtido de https://www.linguamatica.com/index.php/linguamatica/article/view/433
Edição
Secção
Artigos de Investigação